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      <title>Dubbo 如何处理服务的负载均衡？常见的负载均衡策略有哪些？ - 学习卡片</title>
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        <h1>Dubbo 如何处理服务的负载均衡？常见的负载均衡策略有哪些？ - 学习卡片</h1>
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          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">Dubbo 的负载均衡机制旨在实现哪三个主要目标？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">Dubbo 负载均衡的主要目标包括：1. 均匀分配：将请求均匀分配到各服务实例，避免过载。2. 提高可用性：通过合理选择实例，减少单点故障。3. 优化性能：选择最合适的实例，提高请求处理效率和响应速度。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 1. 负载均衡概述</div>
        </div>
      </div>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">策略</div>
          <div class="card-question">加权轮询 (Weighted Round Robin) 策略与普通轮询 (Round Robin) 相比，解决了什么问题？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">策略</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">加权轮询策略通过为每个服务实例分配权重来解决普通轮询策略的不足。它允许根据服务实例的处理能力和性能进行请求分配，权重较高的实例会获得更多请求，从而避免了在实例处理能力差异较大时可能出现的性能问题。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 常见的负载均衡策略</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">“最少活跃调用” (Least Active) 负载均衡策略是如何工作的？它的主要优点是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">该策略的工作原理是选择当前活跃调用数量最少的服务实例来处理新请求。它的主要优点是能够动态地考虑服务实例的实际负载情况，从而有效地避免某些实例过载。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 常见的负载均衡策略</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在什么特定场景下，使用“一致性哈希” (Consistent Hashing) 策略是最佳选择？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">一致性哈希策略适用于需要会话粘性或请求一致性的场景，例如缓存系统。它通过哈希算法确保相同的请求能够被映射到相同的服务实例上进行处理。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 常见的负载均衡策略</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">策略</div>
          <div class="card-question">“最短响应时间” (Shortest Response Time) 策略是如何选择服务实例的？它有什么潜在的缺点？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">策略</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">该策略通过选择响应时间最短的服务实例来处理请求，其中响应时间是根据历史数据动态计算的。其潜在缺点是需要记录和维护响应时间的统计信息，这可能会增加系统的复杂性。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 常见的负载均衡策略</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">在为应用选择合适的 Dubbo 负载均衡策略时，应主要考虑哪两个方面？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">在选择负载均衡策略时，应主要考虑两个方面：1. 根据业务场景选择，例如需要请求一致性时应选择一致性哈希策略；2. 考虑性能开销，避免所选策略带来的额外计算或维护开销影响系统整体性能。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3. 负载均衡策略的选择</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">策略</div>
          <div class="card-question">随机 (Random) 和轮询 (Round Robin) 这两种基础策略共同的缺点是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">策略</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">这两种策略的共同缺点是都无法考虑服务实例的实际负载情况。随机策略可能导致负载不均，而轮询策略在实例处理能力差异较大时可能导致性能问题。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 常见的负载均衡策略</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">加权随机 (Weighted Random) 策略是如何结合随机和加权两种思想的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">加权随机策略在所有可用的服务实例中，基于预设的权重进行随机选择。这意味着权重较高的实例被选择到的概率更大，从而结合了随机的简便性和加权的灵活性，可以更好地处理不同能力的服务实例。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 常见的负载均衡策略</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">策略</div>
          <div class="card-question">对于需要人工干预配置的负载均衡策略，文档中提到了哪两种，它们需要配置什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">策略</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">文档中提到了加权轮询 (Weighted Round Robin) 和加权随机 (Weighted Random) 两种策略。它们都需要人工设置和调整每个服务实例的“权重”，以适应服务实例的实际情况。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 常见的负载均衡策略</div>
        </div>
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    </div>

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